Previsão de criação de valor corporativo em empresas do G20 a partir de informações contábeis: análise empregando algoritmos de inteligência artificial

dc.creatorEwerton Alex Avelar
dc.creatorJosé Roberto de Souza Francisco
dc.creatorRicardo Vinícius Dias Jordão
dc.creatorVanessa Oliveira Otoni
dc.creatorAndrea Miranda da Silva
dc.date.accessioned2025-08-28T21:20:20Z
dc.date.accessioned2025-09-08T22:52:29Z
dc.date.available2025-08-28T21:20:20Z
dc.date.issued2024-06-09
dc.description.abstractThe study presented in this article aimed to predict the Market Value Added (MVA®) of companies from G20 countries based on artificial intelligence (AI) algorithms, based on accounting variables. To this end, data from 16,452 public companies from G20 member countries between 2019 and 2022 were collected through the Refinitiv® Eikon Platform. Forecast models were estimated based on multiple linear regression (RL) and two algorithms AI: random forest (RF) and artificial neural networks (ANN). The following techniques were used for data analysis: regression analysis, descriptive statistics and Mann-Whitney test. In general, it was found that accounting variables were relevant to explain corporate value even in periods of crisis (Covid-19 pandemic and Russia's invasion of Ukraine). All models were considered significant and with high explanatory power of MVA®. In some periods, ANN-based models presented statistically superior results to those based on RL. Furthermore, there were no significant differences between the models estimated for developed countries in relation to emerging countries. In view of the above, the research presented in this article contributes significantly to the literature on Accounting and Finance from different aspects: (a) the relevance of accounting variables for predicting corporate value was highlighted, even in periods of crisis; (b) the importance of using AI algorithms to analyze this phenomenon in studies in the area was highlighted; and (c) the results were corroborated consideringthousands of companies from the most industrialized countries in the world, both developed and emerging.
dc.format.mimetypepdf
dc.identifier.issn2525-9008
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/1843/84701
dc.languagepor
dc.publisherUniversidade Federal de Minas Gerais
dc.relation.ispartofRevista Valore
dc.rightsAcesso Aberto
dc.subjectInteligência artificial
dc.subjectCooperativismo - contabilidade
dc.subject.otherMarket value added
dc.subject.otherAlgoritmos de IA
dc.subject.otherVariáveis contábeis
dc.subject.otherG20
dc.titlePrevisão de criação de valor corporativo em empresas do G20 a partir de informações contábeis: análise empregando algoritmos de inteligência artificial
dc.title.alternativePrevisión de la creación de valor corporativo en empresas del G20 a partir de información contable: análisis utilizando algoritmos de inteligencia artificial
dc.title.alternativeForecasting corporate value creation in G20 companies from accounting information: analysis using artificial intelligence algotithms
dc.typeArtigo de periódico
local.citation.epage64
local.citation.spage48
local.citation.volume9
local.description.resumoO estudo apresentado neste artigo visou prever o Market Value Added (MVA®) de empresas dos países do G20 com base em algoritmos de inteligência artificial (IA), a partir de variáveis contábeis. Para tanto, foram coletados, por meio da Plataforma Refinitiv® Eikon, dados de 16.452 companhias abertas dos países membros do G20 entre os anos de 2019 e 2022. Foram estimados modelos de previsão com base em regressão linear (RL) múltipla e em dois algoritmos de IA: random forest (RF) e redes neurais artificiais (RNA). Foram empregadas as seguintes técnicas para análise de dados: análise de regressão, estatística descritiva e teste de Mann-Whitney. Em geral, verificou-se que as variáveis contábeis foram relevantes para explicar o valor corporativo mesmo em períodos de crise (pandemia de Covid-19 e invasão da Rússia à Ucrânia). Todos os modelos foram considerados significantes e com alto poder explicativo do MVA®. Em alguns períodos, os modelos baseados em RNA apresentaram resultados estatisticamente superiores aos baseados em RL. Ademais, não se verificaram diferenças significantes entre os modelos estimados para os países desenvolvidos em relação aos emergentes. Diante do exposto, a pesquisa apresentada neste artigo contribui de forma relevante para a literatura sobre Contabilidade e Finanças sob diferentes aspectos: (a) destacou-se a relevância das variáveis contábeis para previsão de valor corporativo, mesmo em períodos de crise; (b) evidenciou-se a importância de emprego de algoritmos de IA para análise desse fenômeno em estudos da área; e (c) os resultados foram corroborados considerando milhares de empresas provenientes dos países mais industrializados do mundo, tanto desenvolvidos quanto emergentes.
local.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0003-2374-8954
local.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-1880-5304
local.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0003-4466-7133
local.identifier.orcidhttps://orcid.org/0009-0004-4451-2945
local.publisher.countryBrasil
local.publisher.departmentFCE - DEPARTAMENTO DE CIÊNCIAS ADMINISTRATIVAS
local.publisher.departmentFCE - DEPARTAMENTO DE CIÊNCIAS CONTÁBEIS
local.publisher.initialsUFMG
local.url.externahttps://revistavalore.emnuvens.com.br/valore/article/view/1741/1229

Arquivos

Pacote original

Agora exibindo 1 - 1 de 1
Carregando...
Imagem de Miniatura
Nome:
Previsão de criação de valor corporativo em empresas do G20 a partir de informações contábeis- análise empregando algoritmos de inteligência artificial.pdf
Tamanho:
787.01 KB
Formato:
Adobe Portable Document Format

Licença do pacote

Agora exibindo 1 - 1 de 1
Carregando...
Imagem de Miniatura
Nome:
License.txt
Tamanho:
1.99 KB
Formato:
Plain Text
Descrição: